Determinantes da demanda nacional de produções cinematográficas locais: uma abordagem utilizando aprendizado de máquinas. - Perez, Julia Taunay (2022)
A compreensão dos determinantes da demanda de um bem ou serviço específico é parte essencial do ato de prever seu comportamento. A demanda no cinema é incerta, o que torna o exercício de projeção uma tarefa árdua na medida em que os modelos lineares de predição, como os que utilizam o método dos mínimos quadrados, mostram-se pouco aderentes às suas características. Se, por um lado, os formuladores de políticas públicas e tomadores de decisão ancoraram suas ações em frágeis alicerces, a disseminação de métodos mais robustos de análise, com aprendizagem computacional, mostra-se um fértil campo. Grande parte da literatura de modelos empíricos que buscam aplicar aprendizado de máquinas para predição de bilheteria foram desenvolvidos em nações em que a produção estrangeira não representa uma ameaça à indústria nacional. Particularidades do contexto brasileiro trazem desafios relevantes para adaptação das variáveis. Nesse sentido, a presente tese visa colaborar com a literatura apresentando um modelo de determinantes da demanda aplicável a indústrias cinematográficas que não são autossustentáveis e que sofram forte influência de mídias de maior popularidade, como a televisão. Após análise das políticas públicas voltadas para o cinema e uma breve cinematografia das produções de maior sucesso de bilheteria no período de análise, constatouse que o foco dos recursos públicos na etapa de produção, a profissionalização enfrentada por esse elo, o afluxo de profissionais entre os campos do cinema e da televisão e a consolidação da televisão como mídia hegemônica trouxeram a necessidade de adaptação de duas variáveis relevantes do modelo: o poder da produtora e poder do ator famoso. Por meio de novas métricas adaptadas ao contexto brasileiro e com poder explicativo, o modelo dos determinantes da demanda se mostrou robusto.